Leveraging Foundation Model Automatic Data Augmentation Strategies and Skeletal Points for Hands Action Recognition in Industrial Assembly Lines
作者: Liang Wu, X. -G. Ma
分类: cs.CV
发布日期: 2024-03-14
备注: 8 pages, 2 figures,
💡 一句话要点
提出基于基础模型的数据增强策略以解决工业装配线手部动作识别问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 数据增强 手部动作识别 骨骼轨迹分类 工业自动化 智能制造 实时性能 基础模型 深度学习
📋 核心要点
- 现有的工业装配线智能算法在训练数据集和实时性能方面存在显著瓶颈，限制了其实际应用。
- 论文提出了一种基于大型基础模型的数据增强策略，并将手部动作识别转化为骨骼轨迹分类问题，以提升实时性能。
- 在实际装配线的实验中，手部动作识别的准确率达到了98.8%，显示出该方法的有效性和优越性。
📝 摘要（中文）
在现代工业装配线上，许多智能算法被开发用于替代或监督工人。然而，在实际应用中，我们发现训练数据集和实时性能存在瓶颈。因此，我们开发了一种利用大型模型进行高效、高质量和大规模数据集扩展的策略，解决了工业数据集不足和低质量的问题。同时，我们将手部动作识别问题转化为手部骨骼轨迹分类问题，从而解决了工业算法的实时性能问题。在实际装配线的“电线插入过程”场景中，手部动作识别的准确率达到了98.8%。我们进行了详细的实验分析，以证明该方法的有效性和优越性，并将整个过程部署在美的的实际装配线上。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决工业装配线中手部动作识别的准确性和实时性问题。现有方法在训练数据集不足和实时性能不佳方面存在痛点，限制了其在实际场景中的应用。
核心思路：本研究的核心思路是利用大型基础模型的强泛化能力进行数据增强，同时将手部动作识别转化为手部骨骼轨迹分类问题，以提高实时性能。这种设计能够有效扩展数据集并提升识别准确性。
技术框架：整体架构包括数据增强模块、手部动作识别模块和实时性能优化模块。数据增强模块利用基础模型生成高质量的合成数据，识别模块则通过骨骼轨迹分类实现手部动作的识别，最后通过优化算法提升实时性能。
关键创新：最重要的技术创新在于将手部动作识别问题转化为骨骼轨迹分类问题，这一转变有效解决了实时性能问题，并且利用基础模型进行数据增强显著提升了数据集的质量和规模。
关键设计：在参数设置上，采用了适合工业场景的损失函数和网络结构，确保模型在实际应用中的稳定性和准确性。具体的网络结构和损失函数设计细节在论文中进行了详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在实际装配线的实验中，手部动作识别的准确率达到了98.8%，相较于传统方法有显著提升。通过将手部动作识别转化为骨骼轨迹分类问题，解决了实时性能的瓶颈，展示了该方法的有效性和优越性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括工业自动化、智能制造和机器人技术等。通过提升手部动作识别的准确性和实时性，可以有效提高装配线的工作效率和安全性，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。未来，该方法还可以扩展到其他领域的动作识别任务中，推动智能算法的进一步发展。
📄 摘要（原文）
On modern industrial assembly lines, many intelligent algorithms have been developed to replace or supervise workers. However, we found that there were bottlenecks in both training datasets and real-time performance when deploying algorithms on actual assembly line. Therefore, we developed a promising strategy for expanding industrial datasets, which utilized large models with strong generalization abilities to achieve efficient, high-quality, and large-scale dataset expansion, solving the problem of insufficient and low-quality industrial datasets. We also applied this strategy to video action recognition. We proposed a method of converting hand action recognition problems into hand skeletal trajectory classification problems, which solved the real-time performance problem of industrial algorithms. In the "hand movements during wire insertion" scenarios on the actual assembly line, the accuracy of hand action recognition reached 98.8\%. We conducted detailed experimental analysis to demonstrate the effectiveness and superiority of the method, and deployed the entire process on Midea's actual assembly line.